python np.concatenate

np.concatenate 是 numpy 库中的一个函数，用于将两个或多个数组沿指定轴连接在一起。它的语法为：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=)。其中，a1、a2 等是要连接的数组，axis 是指定连接轴的参数，默认为 。

相关问题

pythonnp.concatenate

numpy.concatenate()函数是一个能够一次完成多个数组的拼接的函数。它可以在指定的轴上将多个数组进行拼接。在使用该函数时，需要传入一个包含要拼接的数组的元组或列表，并指定拼接的轴。例如，可以使用该函数将多个一维数组或二维数组进行拼接。

在引用\[1\]中的示例中，展示了如何使用numpy.concatenate()函数进行数组的拼接。首先定义了两个三维数组a和b，然后使用该函数将它们在axis=1的轴上进行拼接，并将结果保存在变量LL和L中。最后打印输出了拼接后的结果。

在引用\[2\]中的示例中，展示了如何使用numpy.concatenate()函数对一维数组进行拼接。首先定义了三个一维数组a、b和c，然后使用该函数将它们在第一个轴方向进行拼接，并将结果保存在变量d中。最后打印输出了拼接后的结果。

在引用\[3\]中的示例中，展示了如何使用numpy.concatenate()函数对二维数组进行拼接。首先定义了两个二维数组a和b，然后使用该函数将它们在第一个轴方向进行拼接，并将结果保存在变量c中。最后打印输出了拼接后的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python np.concatenate()函数](https://blog.csdn.net/qq_37006426/article/details/116464003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python中的数组拼接函数——np.concatenate使用详解](https://blog.csdn.net/qq_33885122/article/details/129807803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python np.concatenate函数

`np.concatenate`是NumPy库中的一个函数，主要用于将一维或二维数组连接在一起形成一个新的数组。它接受两个或更多数组作为输入，可以水平（列式）拼接(`axis=0`)，也可以垂直（行式）拼接(`axis=1`)，或者其他指定轴(axis)上的拼接。这个函数能够方便地处理数据预处理、数据分析中的数组组合等问题。

基本语法如下：

numpy.concatenate(arrs, axis=0)

- `arrs`: 需要拼接的一系列数组，可以是列表或元组。
- `axis` (可选): 拼接操作发生的轴，默认值为0，即按行拼接；设置为1则按列拼接。

例如：

import numpy as np

# 按行拼接两个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)

# 输出结果：array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 按列拼接两个二维数组
d = np.array([[7, 8], [9, 10]])
e = np.array([[11, 12], [13, 14]])
f = np.concatenate((d, e), axis=1)

# 输出结果：array([[ 7,  8, 11, 12],
#                  [ 9, 10, 13, 14]])